An enhanced chemoenzymatic method for loading substrates onto carrier protein domains
Notice bibliographique
Résumé
Non-ribosomal peptide synthetase (NRPS) machineries produce many medically relevant peptides that cannot be easily accessed by chemical synthesis. Thus, understanding NRPS mechanism is of crucial importance to allow efficient redesign of these machineries to produce new compounds. During NRPS-mediated synthesis, substrates are covalently attached to peptidyl carrier proteins (PCPs), and studies of NRPSs are impeded by difficulties in producing PCPs loaded with substrates. Different approaches to load substrates onto PCP domains have been described, but all suffer from difficulties in either the complexity of chemical synthesis or low enzymatic efficiency. Here, we describe an enhanced chemoenzymatic loading method that combines 2 approaches into a single, highly efficient one-pot loading reaction. First, d-pantetheine and ATP are converted into dephospho-coenzyme A via the actions of 2 enzymes from coenzyme A (CoA) biosynthesis. Next, phosphoadenylates are dephosphorylated using alkaline phosphatase to allow linker attachment to PCP domain by Sfp mutant R4-4, which is inhibited by phosphoadenylates. This route does not depend on activity of the commonly problematic dephospho-CoA kinase and, therefore, offers an improved method for substrate loading onto PCP domains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».